Extrair dados em uma revisão sistemática é transformar relatórios heterogêneos em informações comparáveis sem romper o vínculo com a fonte. O formulário deve nascer da pergunta, dos critérios e do plano de síntese; passar por um piloto; identificar cada estudo e cada relato; registrar características, métodos, resultados e incertezas; e permitir que outra pessoa encontre o dado original. Copiar tabelas para uma planilha sem regras não produz uma extração reproduzível.
Antes de abrir os PDFs, defina quais decisões a síntese exigirá. Se a revisão compara uma intervenção, você precisará reconhecer grupos, tempos, medidas e unidades. Se mapeia experiências, os campos serão diferentes. O formulário é uma tradução do protocolo, não um catálogo de tudo o que os artigos mencionam.
Converta a pergunta em campos necessários
Comece pelos elementos da pergunta e pelo desenho dos estudos elegíveis. Crie blocos para identificação, participantes, intervenção ou exposição, comparador, desfechos, tempo, método, financiamento e informações necessárias à avaliação crítica. Cada campo precisa ter uma razão de existir na descrição da amostra, na análise ou na interpretação.
O capítulo de coleta de dados do Cochrane Handbook destaca que decisões de extração devem ser transparentes e desenhadas para reduzir erro humano. A versão atual também diferencia estudo de seus múltiplos relatos: um ensaio pode gerar artigo principal, protocolo, suplemento e análise secundária. Trate-os como fontes conectadas do mesmo estudo.
Para cada campo, defina formato e regra. “Idade” pode significar média, mediana, faixa ou critério de entrada. “Resultado” pode ser valor final, mudança desde a linha de base, proporção de eventos ou estimativa ajustada. Sem definição, duas pessoas extraem números corretos que não representam a mesma coisa.
Crie um dicionário para o formulário
O formulário deve vir acompanhado de instruções. Registre nome do campo, conceito, formato, opções permitidas, unidade, tratamento de ausência e exemplo. O princípio é semelhante ao de criar um dicionário de dados para a pesquisa, mas aqui as variáveis vêm de relatórios produzidos por equipes diferentes.
Inclua valores distintos para “não relatado”, “não se aplica”, “não foi possível determinar” e zero. Uma célula vazia não revela qual dessas situações ocorreu. Também preserve o valor como publicado antes de qualquer conversão. Se um estudo informa semanas e outro meses, guarde o original, a unidade original, a regra de conversão e o valor harmonizado.
Para resultados numéricos, identifique grupo, desfecho, instrumento, tempo, medida de centro, dispersão, tamanho analisado e tipo de estimativa. Um número sem essas coordenadas é inutilizável. A média de 12 pode pertencer ao grupo intervenção em três meses ou ao controle em seis; a planilha precisa impedir essa ambiguidade.
Faça um piloto com estudos diferentes
Escolha dois ou três estudos que representem dificuldades reais: formatos de relato distintos, múltiplos tempos, dados incompletos ou mais de uma publicação. Duas pessoas preenchem o formulário e comparam não apenas os valores, mas também a interpretação das instruções.
O piloto deve responder se faltam campos, se existem campos inúteis, se as opções são suficientes e se o local de origem pode ser registrado. Anote página, tabela, figura, suplemento ou seção. Quando um dado for calculado, preserve a fórmula e os componentes usados. A planilha final deve distinguir transcrição, conversão e derivação.
Não comece a extração completa enquanto cada dúvida do piloto estiver aberta. Se uma regra mudar depois, avalie se os estudos já processados precisam ser reextraídos. Acrescentar uma coluna nova sem voltar às primeiras linhas cria ausência artificial.
As diretrizes brasileiras para revisão sistemática e metanálise também recomendam formulário pré-planejado e atenção a características clínicas, metodológicas e aos desfechos. Use esse material como referência de processo, mantendo o escopo específico da sua pergunta.
Conecte os vários relatos do mesmo estudo
Antes de extrair, construa um identificador único por estudo e associe todos os documentos. Compare autores, centros, período de recrutamento, tamanho amostral, intervenção e registro. Títulos diferentes podem descrever o mesmo projeto; títulos parecidos podem corresponder a estudos distintos.
Defina prioridade entre fontes. O protocolo ajuda a identificar desfechos planejados; o artigo apresenta resultados; o suplemento pode detalhar métodos; o registro revela mudanças. Não escolha automaticamente o número mais conveniente. Quando fontes discordarem, registre a divergência e a decisão, com justificativa.
Essa ligação evita dupla contagem. Se dois artigos apresentam a mesma amostra em tempos diferentes, a síntese deve reconhecer a dependência. Se um relatório inclui subconjunto, identifique a relação. O formulário precisa representar a arquitetura da evidência, não apenas a ordem dos PDFs.
Extraia com conferência independente
O protocolo deve indicar quem extrai e como erros serão detectados. Extração duplicada independente reduz o risco de transcrição e interpretação, especialmente para resultados críticos. Quando recursos não permitirem duplicar todos os campos, justifique a estratégia de conferência e priorize elementos que afetam a síntese.
Compare divergências contra a fonte, não pela memória. Uma terceira pessoa pode resolver casos persistentes. Registre a decisão final e atualize as instruções quando a divergência revelar ambiguidade recorrente. Não altere valores só para obter concordância.
Automação pode localizar termos e sugerir campos, mas não substitui leitura. Informações aparecem em notas, figuras, suplementos e múltiplas seções. Se uma ferramenta auxiliar for usada, informe seu papel e mantenha validação humana dos dados que entram na análise.
Proteja a planilha com validação de dados, nomes de colunas estáveis e controle de versão. Separe a base de extração da tabela apresentada no trabalho. A tabela final pode resumir; a base precisa preservar granularidade e procedência.
Trate resultados que exigem cálculo
Nem todo efeito estará publicado no formato previsto para a síntese. Às vezes será necessário obter desvio-padrão a partir de erro-padrão ou intervalo de confiança, combinar subgrupos ou converter escalas. Antes de calcular, confirme que a transformação é matematicamente adequada ao desenho, à medida e ao tempo analisado. Registre a fórmula, os valores de entrada e qualquer hipótese adotada em colunas separadas.
Não substitua uma medida pela outra apenas porque parecem próximas. Mediana não é média; intervalo interquartil não é desvio-padrão; participantes randomizados não são necessariamente o denominador analisado. Quando uma conversão depender de informação ausente, marque a limitação e avalie contato com os autores, em vez de fabricar precisão.
Também separe dados relatados diretamente daqueles estimados a partir de gráficos. Se a pergunta justificar a digitalização de uma figura, guarde a imagem, identifique o software e a versão, faça extração independente ou conferência e teste o procedimento em pontos conhecidos. Na análise de sensibilidade, considere se resultados derivados ou estimados alteram a conclusão. Assim, a conveniência operacional não se torna uma fonte invisível de viés.
Prepare a síntese sem apagar a incerteza
Ao concluir, verifique duplicidades de estudo, unidades, tempos, denominadores e dados ausentes. Gere uma tabela de inconsistências e resolva cada item. Não use conversões implícitas nem substitua valores ausentes por zero.
Descreva no método quem extraiu, qual formulário foi usado, como ocorreu o piloto, como divergências foram resolvidas e como múltiplos relatos foram tratados. Se autores foram contatados, registre data, pergunta e resposta. Essa informação permite avaliar a confiabilidade da base.
O próximo passo é criar uma versão congelada da extração usada na análise. Preserve o arquivo, o dicionário, as regras de conversão e a relação estudo–relato. Depois, faça a síntese a partir dessa versão, sem editar silenciosamente valores enquanto escreve os resultados. Uma boa extração não elimina diferenças entre estudos; ela as torna visíveis, comparáveis e rastreáveis até a fonte.
